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读童话的狼
2020-04-30 阅读量: 936
Python：NameError:name 'borwse_history' is not defined

应是browse_history，表名字写错了

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决策树中经常用熵作为判别条件而不是基尼不纯度？基尼不纯度是什么？
绝大部分情况下熵（entropy）和基尼指数（Gini Index）在决策树节点分裂时做出的决策都是等价的。 先看一下如何定义节点分裂时的不纯度函数（impurity）有三种（假设有k个类别）： 不难看出，三个函数均为凸函数。只不过误分率（函数1）是分段线性函数（piece-wise linear），有时候节点分裂会无法降低不纯度。所以函数2和3一般是常采用的手段，它们的优势如下： 二者
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树算法：ID3，C4.5，C5.0和CART¶的相互关系
ID3（迭代二分法3）由Ross Quinlan于1986年开发。该算法创建多路树，为每个节点（即，以贪婪的方式）找到分类特征，该分类特征将为分类目标产生最大的信息增益。将树长到最大大小，然后通常应用修剪步骤以提高树概括未见数据的能力。 C4.5是ID3的后继版本，并通过动态定义离散属性（基于数字变量）来消除要素必须分类的限制，该离散属性将连续属性值划分为离散的间隔集。C4.5将训练后的树（即
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